spring-ai-alibaba-openmanus

### Spring AI Alibaba OpenManus 技术资料与项目文档 Spring AI Alibaba 是阿里巴巴开源的一个框架集合，旨在帮助开发者快速构建基于人工智能的应用程序。其中提到的 **OpenManus** 并不是一个官方隶属于 Spring AI Alibaba 的子项目[^1]，而是由第三方开发的一套独立工具集[^2]。 #### 关于 Spring AI Alibaba MCP Example 在 Spring AI Alibaba 中，`spring-ai-alibaba-mcp-example` 提供了一个基础示例来展示如何集成机器学习模型到服务端应用中。该项目位于 GitHub 地址 `https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples` 下面的 `starter-example/server` 路径下[^1]。此路径下的代码展示了如何通过 RESTful API 接口调用预训练好的机器学习模型并返回预测结果。 以下是该示例项目的部分核心代码片段： ```java @RestController @RequestMapping("/predict") public class PredictionController { @Autowired private ModelService modelService; @PostMapping public ResponseEntity<PredictionResponse> predict(@RequestBody InputData inputData) { try { PredictionResult result = modelService.predict(inputData); return new ResponseEntity<>(new PredictionResponse(result), HttpStatus.OK); } catch (Exception e) { return new ResponseEntity<>(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR); } } } ``` 这段代码定义了一个简单的 HTTP POST 请求接口 `/predict`，用于接收输入数据并通过注入的服务类 `ModelService` 进行推理计算[^1]。 --- #### 关于 OpenManus 工具集 OpenManus 是一个专注于自然语言处理（NLP）领域的小型库，提供了多种实用功能，比如文本摘要生成、关键词提取以及情感分析等。其源码托管在 GitHub 上 (`https://github.com/mannaandpoem/OpenManus`)，可以通过命令克隆仓库： ```bash git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git ``` 以下是一个典型的 Python 使用案例，演示了如何利用 OpenManus 自动生成文章摘要： ```python from openmanus.summarizer import TextSummarizer text = """ Artificial intelligence is a wonderful field that has been developing rapidly over the past few decades. It involves creating machines capable of performing tasks typically requiring human intelligence, such as visual perception and decision-making. """ summarizer = TextSummarizer() summary = summarizer.generate_summary(text) print(f"Summary: {summary}") ``` 以上脚本会输出一段简洁明了的文章概要。 --- #### 结合两者的技术场景 尽管 Spring AI Alibaba 和 OpenManus 属于不同的技术体系，但它们可以协同工作以解决实际问题。例如，在企业级 NLP 应用中，可以借助 Spring Boot 构建高性能 Web 服务器，并将 OpenManus 集成进来作为后端逻辑的一部分。这样不仅可以充分利用 Java 生态系统的稳定性优势，还能享受 Python 社区丰富的算法资源。 如果希望进一步探索这两个方向的具体实现细节，则建议分别查阅各自的官方文档或参考社区贡献者分享的经验心得。 ---